LLM2CLIP：使用大语言模型提升CLIP的文本处理，提高长文本理解和跨语言能力
LLM2CLIP 为多模态学习提供了一种新的范式，通过整合 LLM 的强大功能来增强 CLIP 模型。
25 个值得关注的检索增强生成 (RAG) 模型和框架
本文深入探讨 25 种先进的 RAG 变体，每一种都旨在优化检索和生成过程的特定方面。从标准实现到专用框架，这些变体涵盖了成本限制、实时交互和多模态数据集成等问题，展示了 RAG 在提升 NLP 能力方面的多功能性和潜力。
SMoA: 基于稀疏混合架构的大语言模型协同优化框架
在大语言模型(LLM)快速发展的背景下，研究者们越来越关注如何通过多代理系统来增强模型性能。传统的多代理方法虽然避免了大规模再训练的需求，但仍面临着计算效率和思维多样性的挑战。本文提出的稀疏代理混合(Sparse Mixture-of-Agents, SMoA)框架，通过借鉴稀疏专家混合(Spars
SMoA: 基于稀疏混合架构的大语言模型协同优化框架
通过引入稀疏化和角色多样性，SMoA为大语言模型多代理系统的发展开辟了新的方向。
Tokenformer：基于参数标记化的高效可扩展Transformer架构
本文是对发表于arXiv的论文 "TOKENFORMER: RETHINKING TRANSFORMER SCALING WITH TOKENIZED MODEL PARAMETERS" 的深入解读与扩展分析。
基于PyTorch的大语言模型微调指南：Torchtune完整教程与代码示例
**Torchtune**是由PyTorch团队开发的一个专门用于LLM微调的库。它旨在简化LLM的微调流程,提供了一系列高级API和预置的最佳实践,使得研究人员和开发者能够更加便捷地对LLM进行调试、训练和部署。
Github上的十大RAG(信息检索增强生成)框架
随着对先进人工智能解决方案需求的不断增长,GitHub上涌现出众多开源RAG框架,每一个都提供了独特的功能和特性。
LLM-Mixer: 融合多尺度时间序列分解与预训练模型,可以精准捕捉短期波动与长期趋势
LLM-Mixer通过结合多尺度时间序列分解和预训练的LLMs,提高了时间序列预测的准确性。它利用多个时间分辨率有效地捕捉短期和长期模式,增强了模型的预测能力
RAPTOR：多模型融合+层次结构 = 检索性能提升20%，结果还更稳健
RAPTOR通过结合多个检索模型，构建层次化的信息组织结构，并采用递归摘要等技术，显著提升了检索系统的性能和适应性。
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PAIRDISTILL: 用于密集检索的成对相关性蒸馏方法
成对相关性蒸馏(Pairwise Relevance Distillation, PAIRDISTILL)。
扩散引导语言建模(DGLM):一种可控且高效的AI对齐方法
扩散引导语言建模(Diffusion Guided Language Modeling, DGLM)。DGLM旨在结合自回归生成的流畅性和连续扩散的灵活性,为可控文本生成提供一种更有效的方法。
SCoRe: 通过强化学习教导大语言模型进行自我纠错
这是谷歌9月发布在arxiv上的论文，研究者们提出了一种新方法**自我纠错强化学习(SCoRe)**,旨在使大语言模型能够在没有任何外部反馈或评判的情况下"即时"纠正自己的错误。
Minstrel自动生成结构化提示，让AI为AI写提示词的多代理提示生成框架
LangGPT作为一个结构化的提示设计框架，具有良好的系统性和可重用性，易于学习和使用。Minstrel能够通过多代理协作自动生成高质量的结构化提示，在某些情况下甚至超过人类专家的表现。结构化提示（无论是Minstrel生成还是手动编写）在指导LLMs执行任务时表现更好，特别是对于较大规模的模型。然
Minstrel自动生成结构化提示，让AI为AI写提示词的多代理提示生成框架
在人工智能快速发展的今天，如何有效利用大型语言模型（LLMs）成为了一个普遍关注的话题。这是9月份的一篇论文，提出了LangGPT结构化提示框架和Minstrel多代理提示生成系统，为非AI专家使用LLMs提供了强大支持。
最强开源Qwen2.5：本地部署 Ollma/vLLM 实测对比，邀你围观体验
本地部署大模型该用哪款框架？本文以 Qwen2.5 为例，实测了 Ollama/vLLM。综合来看，Ollma 在**存储、计算、效率**三方面，均完爆 vLLM。
MAGICORE：基于多代理迭代的粗到细精炼框架，提升大语言模型推理质量
论文提出了MAGICORE,一个用于粗到细精炼的多代理迭代框架。MAGICORE旨在通过将问题分类为简单或困难,为简单问题使用粗粒度聚合,为困难问题使用细粒度和迭代多代理精炼,从而避免过度精炼。
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GraphRAG 与 RAG 的比较分析
Graph RAG 技术通过引入图结构化的知识表示和处理方法，显著增强了传统 RAG 系统的能力。它不仅提高了信息检索的准确性和完整性，还为复杂查询和多步推理提供了更强大的支持。
让模型评估模型：构建双代理RAG评估系统的步骤解析
我们将介绍一个基于双代理的RAG(检索增强生成)评估系统。该系统使用生成代理和反馈代理,基于预定义的测试集对输出进行评估。或者更简单的说，我们使用一个模型来评估另外一个模型的输出。
